哪些算法会使用最大似然估计

• 逻辑回归（Logistic Regression）：

  • 逻辑回归通过最大化似然函数来估计模型参数，使得观察到的数据最有可能由模型生成。

• 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：

  • 朴素贝叶斯使用贝叶斯定理，通过最大化似然估计来计算每个特征在给定类别下的条件概率。

• 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）：

  • GMM通过期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法来最大化似然函数，从而估计混合模型的参数。

• 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）：

  • HMM使用EM算法中的Baum-Welch算法，通过最大化似然估计来学习模型参数。

• 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）：

  • LDA在训练过程中通过最大化似然估计来确定类别条件概率分布的参数。

• 和神经网络（Neural Networks）：

  • 在分类任务中，神经网络使用交叉熵损失函数，交叉熵实际上是负对数似然函数，因此优化过程等价于最大化似然估计。